基于RobustICA的轮式装载机驾驶室噪声源识别及控制研究

发布时间：2017-10-04 09:20

  本文关键词：基于RobustICA的轮式装载机驾驶室噪声源识别及控制研究

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【摘要】：噪声污染危害极大,成为继空气污染、水体污染之后又一个令人关注的主要环境问题之一。随着工程机械行业的发展壮大,其引发的噪声问题严重影响着居民的生活,危害操作人员身心健康。国内工程机械噪声限值新标准的实施,无疑也给整个工程机械行业带来了前所未有的压力。本研究是以校企合作项目“轮式装载机噪声控制关键技术研究”为研究背景展开的,对驾驶室进行噪声源识别及贡献度分析,并制定合理有效的噪声控制策略,降低驾驶室噪声,具有较强的工程应用价值。本文通过制定有针对性的测试方案,对装载机室内噪声特性进行了了解;探讨了提取性能更佳的鲁棒独立分量分析(RobustICA)方法,并将该方法应用于装载机驾驶室噪声源分离提取,结合连续小波变换(CWT)对分离结果进行时频分析,找到对应的物理噪声源,利用小波包分析及贡献度分析,确定了驾驶室噪声的主要噪声源;制定了相应的降噪措施,并进行效果验证。目标轮式装载机驾驶室司机耳旁噪声声压级为87.4dB(A),满足现行国标第一阶段89 dB(A)的限值要求,但还不能达到即将实施的第二阶段的要求(86dB(A));室外空气噪声主要通过驾驶室壁板的孔缝泄露传播进入驾驶室内部;司机耳旁噪声主要由1000Hz以下低频成分构成。利用仿真信号对比验证了Robust ICA在盲源分离方面的优越提取性能,并结合小波分析对驾驶室噪声进行声源识别,结合小波包分析及贡献度分析,确定了驾驶室主要噪声来源。根据声源识别结果,制定了针对目标机型的驾驶室噪声控制措施,通过降噪效果测试验证,改造后的驾驶室司机耳旁声压级符合国标第二阶段的限值要求,达到降噪目的。研究结果表明,采用RobustICA方法能够有效识别装载机驾驶室噪声源,为工程机械噪声控制提供了技术支持;控制主要噪声源及提高驾驶室密封性能,可以有效降低驾驶室噪声。
【关键词】：噪声源 Robust ICA 小波分析 贡献度 噪声控制 装载机
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH243
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-11
• 字母注释表11-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 课题研究背景与意义12-14
• 1.2 国内外研究现状14-16
• 1.2.1 装载机噪声水平现状14-15
• 1.2.2 噪声源识别研究现状15
• 1.2.3 噪声控制研究现状15-16
• 1.3 研究内容16-18
• 第二章 驾驶室噪声产生机理、识别及控制18-32
• 2.1 驾驶室噪声产生机理18-19
• 2.2 噪声源识别方法19-29
• 2.2.1 ICA问题的提出和发展20-21
• 2.2.2 独立分量分析原理21-24
• 2.2.3 Fast ICA算法24-26
• 2.2.4 RobustICA算法26-28
• 2.2.5 RobustICA算法分离仿真验证28-29
• 2.3 装载机噪声控制29-31
• 2.3.1 噪声源控制29-30
• 2.3.2 传播路径控制30
• 2.3.3 噪声接受者保护30-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第三章 驾驶室噪声测试及噪声特性分析32-44
• 3.1 声振测试系统32-33
• 3.1.1 噪声测量32-33
• 3.1.2 振动测量33
• 3.2 测试方案33-37
• 3.2.1 测试方法33
• 3.2.2 测试依据33
• 3.2.3 测试环境33-34
• 3.2.4 车辆条件34
• 3.2.5 测试设备34-35
• 3.2.6 测点布置及信号采集35-37
• 3.2.7 驾驶室内部声场扫描37
• 3.3 测试结果分析37-43
• 3.3.1 司机耳旁噪声声压级测试结果37-38
• 3.3.2 声场扫描结果与室内噪声特性分析38-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第四章 装载机驾驶室噪声源识别44-61
• 4.1 小波基础理论44-48
• 4.1.1 傅里叶变换到小波变换44
• 4.1.2 小波定义44-46
• 4.1.3 小波包分析46-48
• 4.2 基于RobustICA的驾驶室噪声源识别48-50
• 4.3 司机耳旁噪声小波包分析50-56
• 4.4 主要噪声源贡献度分析56-59
• 4.5 本章小结59-61
• 第五章 装载机驾驶室噪声控制61-68
• 5.1 吸声与隔声降噪措施61-65
• 5.1.1 装载机密封状况61-63
• 5.1.2 吸隔声方案及实施63-65
• 5.2 噪声源控制65-66
• 5.2.1 冷却风扇降噪措施65-66
• 5.2.2 消声器降噪措施66
• 5.3 效果验证66-67
• 5.3.1 测试条件66
• 5.3.2 测试结果66-67
• 5.4 本章小结67-68
• 第六章 总结与展望68-70
• 6.1 全文总结68
• 6.2 工作展望68-70
• 参考文献70-73
• 发表论文和参加科研情况说明73-74
• 致谢74-75

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1 刘宏骏;基于RobustICA的轮式装载机驾驶室噪声源识别及控制研究[D];天津大学;2014年

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本文编号：969847